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셀바스 AI, ‘AI 기반 응급의료시스템 개발 사업’ 참여

닥터 앤서(Dr. Answer) 이어 응급의료시스템 구축까지!...의료 인공지능 전문기업 자리 굳혀

인공지능 전문기업 셀바스 AI(KOSDAQ 108860)가 ‘AI 응급의료시스템 개발 사업’에 컨소시엄 기업으로 참여한다.


셀바스 AI는 이번 사업 참여로 의료 도메인 내 인공지능 기업으로서의 확고한 입지를 더욱 굳힐 수 있을 것으로 기대하고 있다. 현재 셀바스 AI는 지난 2018년부터 과학기술정보통신부에서 주관하는 ‘의료데이터 분석 지능형 SW 기술 개발 사업인 닥터 앤서(Dr. Answer)’에도 참여 중이다.


연세의료원이 주관하는 이번 ‘AI 응급의료시스템 개발 사업’은 구급차에서 발생하는 정보들과 인공지능 기술을 접목하여 응급상황 전(全) 단계 정보연계 복합지능 스마트 EMS 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 통해 ▲단축한 환자 이송시간을 치료에 필요한 골든타임으로 전환할 수 있으며 ▲환자상태나 질환 및 중증도에 따라 맞춤형으로 진단‧처치 서비스를 제공할 것으로 기대된다.


셀바스 AI는 응급의료 복합AI 기술 개발을 담당한다. 방문 응급이나 이송 단계에서 구급대원의 발화를 정확하게 인식함으로써 구급요원이 작성해야 하는 구급일지 및 응급처치 세부 상황표 등의 관련 문서를 음성으로 자동 입력할 수 있다. 구급요원에게 구급활동지침을 적시에 제공할 수 있는 것이 특징이다. 이번 사업참여로 셀바스 AI는 기존 의료 특화 음성인식 기술을 넘어 응급의료분야까지 기술확대 및 사업화 할 수 있는 발판을 마련하게 되었다.


셀바스 AI 김경남 대표는 “1분 1초가 위급한 응급상황에서 셀바스 AI의 음성 기술이 생명을 살리는 좋은 기술이 되길 바란다”며 “공공의 이익실현에 조금이나마 기업의 역할을 보탤 수 있도록 임직원 모두와 함께 힘을 쏟겠다”고 밝혔다.


한편, 셀바스 AI는 지난 10월 인공지능 기반의 의료녹취 솔루션’셀비 메디보이스’의 국내 최초 상용화에 성공한 바 있다. 특히 국내 빅5 병원인 세브란스병원 영상의학과를 비롯해 한림대학교 동탄성심병원의 수술장 및 회진 등 다양한 의료환경 내 의무기록이 필요한 분야에 셀바스 AI 음성기술 서비스를 확대 적용 중이다.

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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰